亚马逊云科技上海人工智能研究院
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上海人工智能研究院工作机会
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实习工作机会
应用科学家实习生：计算机视觉方向
- 计算机、数学、统计学以及相关专业在校研究生或博士生。
- 有深度学习与计算机视觉基础，了解图像与视频中的计算机视觉任务，对计算机视觉在现实世界中应用的挑战（如鲁棒性，迁移性等）感兴趣，有相关领域顶级会议或期刊第一作者论文者优先。
- 有目标检测与分割学习研究的经验者优先，对开源软件贡献有兴趣或者有经历者优先。
- 有图神经网络学习研究，或使用DGL或其他图深度学习框架经验者优先。
- 可以保证至少 4 个月的实习，每周至少工作 4 天。
应用科学家实习生：自然语言处理方向
- 计算机、数学、统计学以及相关专业在校研究生或博士生。
- 有优秀的算法与编程技术，熟练使用 Python 或 C++，并熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch, TensorFlow, JAX）。
- 有深度学习与自然语言处理基础，熟悉预训练语言模型、深度强化学习，或有相关领域顶级会议或期刊第一作者论文者优先。
- 有图神经网络学习研究，或使用 DGL 或其他图深度学习框架经验者优先。
- 可以保证至少 4 个月的实习，每周至少工作 4 天。
应用科学家实习生：大规模图机器学习方向
你将参与研究如何在工业级规模图数据上高效训练和应用图深度学习算法。
- 计算机科学及相关专业的在校研究生或博士生。
- 有优秀的算法与编程技术，熟练使用 Python 或 C++，并熟悉至少一种深度学习常见深度学习框架。
- 有大规模机器学习训练，推理，或机器学习编译器等相关经验者优先。
- 同样欢迎在相关领域有丰富经验但对图神经网络不够熟悉的同学申请。
- 可以保证至少 4 个月的实习，每周至少工作 4 天。
应用科学家实习生：开源软件开发方向
使用 Python/C++ 开发并维护广受欢迎的开源机器学习系统 Deep Graph Library (DGL)
- 计算机科学及相关专业的在校本科生，研究生
- 计算机基础知识（数据结构，常用算法）扎实，熟练使用 Python 或 C++
- 热爱编程，有开源社区经验者优先
- 有深度学习框架（MXNet, Pytorch, Tensorflow）经验者优先
- 良好的表达和沟通能力
- 可以保证至少 4 个月的实习，每周至少工作 4 天
应用科学家实习生：图神经网络算法与理论方向
你将了解并学习图神经网络的前沿算法理论，参与并驱动关于图神经网络的算法与理论创新。
- 计算机、数学、统计学以及相关专业在校研究生或博士生。
- 对深度学习的数学知识了解充分，熟练使用 Python，并熟悉至少一种常见深度学习框架（PyTorch，Tensorflow，JAX 等）。
- 在图信号处理（Graph Signal Processing）、优化理论（Optimization）、谱分析（Spectral Analysis）、拓扑学（Topology）、流形（Manifold）、概率图模型（Probabilistic Graphical Models）等领域有研究经验者优先。
- 同样欢迎在相关领域有丰富经验但对图神经网络不够熟悉的同学申请。
- 可以保证至少 4 个月实习，每周至少工作 4 天。
- 申请需提供英文简历，能用英文流利沟通与写作者优先。
